論文の概要: A Hybrid Message-Passing and Electric-Field Representation for Electrostatic QM/MM Embedding with Machine Learning Interatomic Potentials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.41523v1
• Date: Fri, 30 Oct 2026 10:16:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.680813
• Title: A Hybrid Message-Passing and Electric-Field Representation for Electrostatic QM/MM Embedding with Machine Learning Interatomic Potentials
• Title（参考訳）: 機械学習原子間ポテンシャルを用いた静電QM/MM埋め込みのためのハイブリッドメッセージパッシングと電界表現
• Abstract要約: ハイブリッド量子力学/分子力学では、大きな原子論系の小さな領域が量子力学的に記述される。 量子計算の計算コストは、利用可能なシミュレーションとサンプリング時間を著しく制限する。 量子計算を、量子参照データに基づいてトレーニングされた機械学習原子間ポテンシャル(MLIP)に置き換えることによって、アクセス可能なシミュレーション時間を大幅に増加させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8737506366172099
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Within a hybrid quantum mechanics/molecular mechanics approach a small region of a large atomistic system is described quantum mechanically, while the rest of the system is represented by a classical force field. Despite this, the computational cost of the quantum calculation severely limits the accessible simulation and sampling time. Replacing the quantum calculation with a machine learning interatomic potential (MLIP) trained on quantum reference data can greatly increase the accessible simulation time. However, the accuracy and efficiency strongly depend on the specific way in which the MLIP incorporates information about the classical (electrostatic) environment. Here, we demonstrate that existing strategies based purely on features derived from an external electric field fail to distinguish certain environments, ultimately limiting their accuracy. As a solution, we propose an extension to the equivariant TensorNet architecture that mitigates this shortcoming by incorporating classical atoms close to the quantum region into the message-passing scheme, combined with features derived from the electric field for describing the environment farther away. We show that this combination achieves higher accuracy than either approach alone.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド量子力学/分子力学では、大きな原子論系の小さな領域が量子力学的に記述され、残りの領域は古典的な力場によって表現される。 これにもかかわらず、量子計算の計算コストは、利用可能なシミュレーションとサンプリング時間を著しく制限する。 量子参照データに基づいてトレーニングされた機械学習原子間ポテンシャル(MLIP)で量子計算をリプレースすることは、アクセス可能なシミュレーション時間を大幅に増加させる。 しかし、精度と効率は、MLIPが古典的(静電気)環境に関する情報を組み込む特定の方法に強く依存する。 ここでは、外部電場から派生した特徴に基づく既存の戦略が特定の環境を識別できず、最終的に精度を制限していることを示す。 そこで本研究では,量子領域に近い古典的原子をメッセージパッシング方式に組み込むことにより,この欠点を緩和する等変テンソルネットアーキテクチャの拡張を提案する。 この組み合わせはどちらのアプローチよりも精度が高いことを示す。

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